Hébergement GPU dédié
Des GPU dédiés, sans partage avec d'autres utilisateurs.
Sur les plateformes d'inférence partagées, votre latence dépend de ce que font tous les autres. L'hébergement GPU dédié supprime cette variable : le GPU entier sert un seul locataire, vous, avec votre propre choix de modèle, votre propre processus vLLM et votre propre clé API chiffrée. Pas de voisins bruyants, pas de file d'attente derrière le traitement par lots de quelqu'un d'autre, pas de mauvaise surprise au p99.
HostYourAI exploite des GPU dédiés exclusivement dans des datacenters européens : choisir son propre matériel, c'est donc aussi choisir la juridiction de l'UE pour chaque prompt qui le traverse.
Pourquoi un hébergement GPU dédié dans l'UE
La juridiction suit le matériel
Un GPU hébergé par une société européenne soumise au droit de l'UE échappe à la portée du CLOUD Act américain. Pour des charges de travail contenant des données personnelles ou commercialement sensibles, ce seul fait ramène souvent la revue juridique de plusieurs mois à une réunion.
Une latence prévisible pour les utilisateurs européens
Un matériel dédié offre une base de performance stable, et un placement européen garde le chemin réseau court vers les utilisateurs européens. Cette combinaison rend les temps de réponse ennuyeux, ce qui est exactement ce que l'on attend d'eux.
Les achats apprécient le mono-locataire
Les questionnaires fournisseurs demandent régulièrement si la puissance de calcul est partagée avec d'autres clients. Avec l'hébergement dédié, la réponse est un non net au niveau de la couche de service, appuyé par un DPA, une liste publique des sous-traitants, l'AES-256 au repos et le TLS en transit.
from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://hostyourai.com/api/v1", api_key="hyai-...") client.chat.completions.create( model="llama-3.3-70b", messages=[{"role":"user","content":"Hallo!"}])
Quand le dédié l'emporte sur le partagé, et quand il ne l'emporte pas
Le dédié n'est pas automatiquement meilleur ; il l'est pour certains types de charge. Il gagne sur une charge stable, où la facturation horaire bat la tarification au token et où un GPU mono-locataire chargé offre une latence constante. Il gagne pour les modèles personnalisés ou affinés, car vous pouvez déployer n'importe quel identifiant HuggingFace et pas seulement les modèles du catalogue. Et il gagne lorsque les exigences d'isolation sont strictes. Il perd sur un trafic irrégulier et de faible volume : payer des heures de GPU pour servir quelques requêtes par jour n'a aucun sens, et l'EU Inference Router sert ce profil au token depuis une capacité partagée déjà chargée. Comme les deux puisent dans un seul solde prépayé et exposent la même API, changer de forme plus tard relève d'un changement de configuration, pas d'une migration.
| Situation | Forme recommandée |
|---|---|
| Trafic de production stable toute la journée | Instance dédiée |
| Modèle affiné ou personnalisé | Instance dédiée |
| Exigences d'isolation strictes | Instance dédiée |
| Quelques centaines de requêtes par jour, par à-coups | Router partagé |
| Prototypage et comparaison de modèles | Router partagé ou Playground |
| Outil interne utilisé aux heures de bureau | Instance dédiée avec mise en veille |
Comment démarrer
Choisissez un modèle dans le Model Garden, déployez l'une des instances GPU dédiées et pointez votre client OpenAI existant dessus :
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://hostyourai.com/api/v1",
apiKey: "hyai-your-key",
});
const res = await client.chat.completions.create({
model: "llama-3.1-8b",
messages: [{ role: "user", content: "Give me three signs a workload has outgrown shared inference." }],
});
console.log(res.choices[0].message.content);Les tarifs horaires puisent dans votre solde de crédits prépayé ; consultez la page des tarifs pour savoir comment fonctionnent les recharges par iDEAL, carte et SEPA.
Questions sur l'hébergement GPU dédié
Qu'est-ce qui m'est exactement dédié ?
Le GPU, le processus vLLM et la clé API de l'instance. Le trafic d'aucun autre client ne s'exécute sur votre matériel, ce qui explique que la latence reste prévisible sous votre propre charge.
Puis-je exécuter un modèle affiné ?
Oui. Déployez n'importe quel identifiant de modèle HuggingFace, y compris vos propres fine-tunings. Le contrôle du plancher de VRAM garantit que le GPU choisi est assez grand avant le début du déploiement.
Le dédié est-il toujours plus rapide que le Router ?
Pas toujours. Un modèle du Router déjà chargé peut répondre tout aussi vite. Le dédié l'emporte par la régularité : le trafic de personne d'autre ne peut jamais dégrader votre point d'accès.
Que signifie la mise en veille pour les coûts ?
Lorsque votre instance ne reçoit aucun trafic pendant un moment, elle se met en veille et la facturation horaire est suspendue, puis reprend quand les requêtes reviennent. Les nuits calmes ne coûtent plus rien.
Puis-je combiner l'hébergement dédié et le RAG ?
Oui. Liez une base de connaissances à votre instance et le contexte pertinent est injecté automatiquement dans les chat completions. Le guide Construire un RAG sur des GPU européens décrit la mise en place.
Où les GPU fonctionnent-ils physiquement ?
Dans des datacenters européens, répartis sur plusieurs régions européennes. HostYourAI n'utilise jamais les données des clients pour l'entraînement et appuie le service par un SLA de disponibilité de 99,9 %.
Tout ce qu'il faut pour l'IA
De l'hébergement de modèles à une API destinée à vos clients, tout est conçu pour les développeurs et les entreprises qui veulent que leur IA tourne sur une infrastructure qu'ils contrôlent réellement, au sein de l'UE.
Vos données et vos modèles restent sur des GPU européens. Conçu pour respecter le RGPD.
Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, FLUX et bien d'autres. Choisissez-en un et il est prêt en quelques minutes, sans DevOps de votre côté.
Pointez votre client existant vers le Router et gardez vos outils. Sans réécriture, sans dépendance.
De zéro à un endpoint prêt en quelques minutes
Aucune infrastructure à gérer. Choisissez un modèle, obtenez une URL compatible OpenAI et livrez.
Choisissez un modèle
Choisissez dans le Model Garden ou collez n'importe quel ID HuggingFace. Définissez la VRAM et choisissez un GPU européen.
Obtenez votre endpoint
Nous déployons vLLM, exécutons les sondes de disponibilité et vous remettons une URL prête, compatible OpenAI et Anthropic, ainsi qu'une clé d'API.
Routez et livrez
Pointez votre client vers le Router. Il route automatiquement vers une instance démarrée, met les GPU au repos quand personne n'est connecté et journalise chaque requête.
Compatible avec les outils que vous utilisez déjà
Le Router parle les API OpenAI et Anthropic, il s'intègre donc directement aux clients et SDK que votre équipe utilise déjà. Il suffit de changer l'URL de base.
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Conçu pour les équipes qui ne peuvent pas envoyer leurs données ailleurs
Si un cloud américain est exclu, HostYourAI vous offre la même expérience développeur sur une infrastructure européenne.
Des données de citoyens qui doivent légalement rester dans l'UE, avec une auditabilité complète.
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Frequently asked questions
Can I run this in the EU?
Yes. HostYourAI runs open models on GPUs in European datacenters via vLLM. Your prompts and outputs never leave the EU and there is no US cloud provider in the chain.
Is it GDPR-compliant?
Yes. All processing happens inside the EU, a Data Processing Agreement (DPA) is available and the subprocessor list is public. Open weights also mean no training on your data.
Is the API OpenAI-compatible?
Yes. Point your existing OpenAI or Anthropic client at our Router (https://hostyourai.com/api/v1), change only the base URL and API key. No rewrite, no lock-in.
What does it cost?
Pay-as-you-go on one prepaid credit balance: the shared router per token or a dedicated GPU per hour. Free to start, no minimum, no fixed monthly fee.
Works with 390+ open models
Text and image models on dedicated EU GPUs. Every model tested on our own hardware.
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